基于迭代算法的复杂曲面零件三坐标测量快速精确定位方法

针对复杂曲面零件在三坐标测量过程中存在着定位难、定位精度低的问题,基于改进的迭代最近点算法,提出了考虑半径补偿的预定位与精定位的多级定位算法;并通过建立定位点几何误差与叶片定位精度的数学关系模型,结合贪婪算法与六点原则,给出了近优的定位点序列生成方法。结合定位算法与定位点序列,给出了复杂曲面零件定位迭代流程,并开发了三坐标测量定位系统。以涡轮叶片为例,通过的定位仿真和定位实验,结果表明:该系统只需测量12～18个点即可使得叶片定位误差在0.1mm以内,证明该系统能有效的提高复杂曲面零件的定位精度和效率。      

镍基单晶叶片制造技术及再结晶研究进展

针对航空发动机单晶涡轮叶片的制造技术以及再结晶缺陷进行分析,结合国内外研究现状,从单晶空心涡轮叶片铸造技术、单晶空心涡轮叶片再结晶缺陷及单晶叶片再结晶控制方法等方面,对单晶叶片制造技术及再结晶控制方法取得的研究成果进行总结和分析。重点介绍了叶片制造技术和再结晶控制技术的方法及研究。对我国单晶空心涡轮叶片制造技术及再结晶缺陷的进一步研究重点进行分析。     

基于BP神经网络的熔模铸件收缩率预测研究

针对熔模铸件模具型腔设计中存在收缩率赋值不准确导致多次修模的问题,作为初期研究,提出一种典型结构在凝固过程中收缩率的预测方法,为铸件收缩率预测提供一种思路。由于BP神经网络具有强大的容错性和鲁棒性,故基于BP神经网络构建依附于铸件结构的几何参数和收缩率之间的映射模型。由于BP神经网络隐含层神经元尚无针对不同案例的设计准则,因此,在映射模型建立时研究隐含层神经元个数对建模准确度的影响。结果表明,针对此典型结构铸件,当隐含层神经元个数为3时,映射模型的预测误差最小,此时,测试样本的预测和实测值收缩率平均偏差为0.09%,可较好地实现凝固过程收缩率预测。     

基于凸包算法的陶芯弯曲度与扭曲度误差计算

陶芯弯扭变形直接关系到空心叶片的壁厚尺寸分布,为克服当前陶芯弯扭变形的计算中测量数据与理论模型三维配准、陶芯截面轮廓线提取或拟合的过程算法复杂、收敛速度慢、效率低等问题,提出了一种通过测量数据点直接计算陶芯弯曲度和扭曲度误差的算法,该算法不需要三维配准和提取陶芯外轮廓线,通过距离权值法计算陶芯弯曲度,凸包算法计算陶芯扭曲度,能大幅提高计算效率。仿真与实验结果表明:该算法弯曲变形计算精度为99.55%,与二维配准算法相差±0.01mm;扭曲变形计算精度为99.98%,与二维配准相差±0.006°。      

航空发动机叶片三坐标测量优化采样方法

针对航空发动机叶片三坐标检测测量效率低的问题，提出了一种适用于翼型曲面三坐标测量优化采样算法。基于杠杆平衡系统，对现有采样算法做了统一的数学描述；并通过引入挠率信息，使得曲率-弧长采样算法适用于空间曲线，并在此基础上研究了基于前、后缘线选取叶片被测截面的算法；研究了弧长分量与曲率分量的比例系数的优化方法。最后，对多个叶片模型进行采样实验，计算重构误差并与等参数采样、等弧长采样、曲率采样、等弦公差采样、加权曲率采样算法对比，结果表明优化采样算法精度提高11.2%以上，与等步长采样方法对比，测点数减少92.3%。      

空心涡轮叶片复杂陶芯弯扭变形分析方法比较

陶芯作为熔模铸造空心涡轮叶片的内腔转接件,其弯扭变形程度直接关系到空心涡轮叶片的壁厚尺寸精度。为了研究陶芯制造过程中出现的弯曲和扭曲变形,首先,借鉴叶片给出了陶芯弯曲变形和扭曲变形的定义,并根据陶芯结构特点研究了陶芯弯扭变形的计算方法,包括基于轮廓线的弯扭变形计算方法:主动轮廓模型法和样条拟合轮廓线法,与基于数据点的弯扭变形计算方法:凸包算法、二维配准算法和距离权值算法。然后,分别通过仿真与实测数据比较了5种算法,结果表明:样条拟合轮廓线法具有更高的稳定性和精度。